論文の概要: DriftRec: Adapting diffusion models to blind JPEG restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.06757v2
• Date: Mon, 3 Jul 2023 18:24:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-06 23:46:04.704504
• Title: DriftRec: Adapting diffusion models to blind JPEG restoration
• Title（参考訳）: DriftRec: ブラインドJPEG復元に拡散モデルを適用する
• Authors: Simon Welker, Henry N. Chapman, Timo Gerkmann
• Abstract要約: 提案手法は, ぼやけた画像を生成する他の手法の傾向を回避でき, クリーンな画像の分布をより忠実に再現できることを示す。 他の条件付き拡散モデルや非条件付き拡散モデルとは対照的に、クリーンな画像と破損した画像の分布が通常のガウスよりもはるかに近いという考え方を利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.16865739526702
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we utilize the high-fidelity generation abilities of diffusion models to solve blind JPEG restoration at high compression levels. We propose an elegant modification of the forward stochastic differential equation of diffusion models to adapt them to this restoration task and name our method DriftRec. Comparing DriftRec against an $L_2$ regression baseline with the same network architecture and two state-of-the-art techniques for JPEG restoration, we show that our approach can escape the tendency of other methods to generate blurry images, and recovers the distribution of clean images significantly more faithfully. For this, only a dataset of clean/corrupted image pairs and no knowledge about the corruption operation is required, enabling wider applicability to other restoration tasks. In contrast to other conditional and unconditional diffusion models, we utilize the idea that the distributions of clean and corrupted images are much closer to each other than each is to the usual Gaussian prior of the reverse process in diffusion models. Our approach therefore requires only low levels of added noise, and needs comparatively few sampling steps even without further optimizations. We show that DriftRec naturally generalizes to realistic and difficult scenarios such as unaligned double JPEG compression and blind restoration of JPEGs found online, without having encountered such examples during training.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,拡散モデルの高忠実度生成能力を利用して,高圧縮レベルでのブラインドJPEG復元を解く。 本研究では, 拡散モデルの前方確率微分方程式のエレガントな修正法を提案する。 同一ネットワークアーキテクチャの$l_2$レグレッションベースラインとjpeg復元のための2つの最先端技術との比較を行った結果,提案手法は,ぼやけた画像を生成する他の手法の傾向を回避し,より忠実にクリーン画像の分布を回復できることを示した。 このため、クリーン/ラップ画像ペアのデータセットと腐敗操作に関する知識は不要であり、他の修復タスクへの適用性がより拡大される。 他の条件付き拡散モデルや非条件付き拡散モデルとは対照的に、きれいで破損した画像の分布が拡散モデルにおける逆過程の通常のガウス的過程よりもずっと近いという考え方を利用する。 したがって,本手法では低レベルの付加雑音しか必要とせず,さらなる最適化がなくても比較的少ないサンプリングステップが必要である。 DriftRecは、トレーニング中にそのような例に遭遇することなく、オンラインで見いだされたJPEGの非整合二重圧縮やブラインド復元といった現実的で困難なシナリオに自然に一般化することを示す。

関連論文リスト

• Zero-Shot Image Compression with Diffusion-Based Posterior Sampling [34.50287066865267]
  本研究は、既存の事前学習拡散モデルで学習された画像を利用して、損失画像圧縮の課題を解決することで、このギャップに対処する。 PSC (Posterior Sampling-based Compression) は, ゼロショット拡散を用いた後部サンプルを用いた。 PSCは,画像圧縮のための事前学習拡散モデルと後部サンプルのさらなる探索を行うため,確立された手法と比較して,競争力のある結果が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-13T14:24:22Z)
• Blind Image Restoration via Fast Diffusion Inversion [17.139433082780037]
  Blind Image Restoration via fast Diffusion (BIRD) は、劣化モデルパラメータと復元画像の協調最適化を行うブラインド赤外線法である。 提案手法の鍵となる考え方は、初期ノイズがサンプリングされると、逆サンプリングを変更すること、すなわち、中間潜水剤を全て変更しないことである。 画像復元作業におけるBIRDの有効性を実験的に検証し,それらすべてに対して,その成果が得られたことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-29T23:38:12Z)
• Lossy Image Compression with Foundation Diffusion Models [10.407650300093923]
  本研究は,拡散を用いた量子化誤差の除去をデノナイジングタスクとして定式化し,送信された遅延画像の損失情報を復元する。 当社のアプローチでは,完全な拡散生成プロセスの10%未満の実行が可能であり,拡散モデルにアーキテクチャ的な変更は不要である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-12T16:23:42Z)
• Deep Equilibrium Diffusion Restoration with Parallel Sampling [120.15039525209106]
  拡散モデルに基づく画像復元(IR)は、拡散モデルを用いて劣化した画像から高品質な(本社)画像を復元し、有望な性能を達成することを目的としている。 既存のほとんどの手法では、HQイメージをステップバイステップで復元するために長いシリアルサンプリングチェーンが必要であるため、高価なサンプリング時間と高い計算コストがかかる。 本研究では,拡散モデルに基づくIRモデルを異なる視点,すなわちDeqIRと呼ばれるDeQ(Deep equilibrium)固定点系で再考することを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-20T08:27:56Z)
• PGDiff: Guiding Diffusion Models for Versatile Face Restoration via Partial Guidance [65.5618804029422]
  これまでの研究は、明示的な劣化モデルを用いて解空間を制限することで、注目すべき成功を収めてきた。 実世界の劣化に適応可能な新しい視点である部分的ガイダンスを導入することでPGDiffを提案する。 提案手法は,既存の拡散優先手法に勝るだけでなく,タスク固有モデルと良好に競合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-19T17:51:33Z)
• Hierarchical Integration Diffusion Model for Realistic Image Deblurring [71.76410266003917]
  拡散モデル (DM) は画像劣化に導入され, 有望な性能を示した。 本稿では,階層型統合拡散モデル(HI-Diff)を提案する。 人工的および実世界のぼかしデータセットの実験は、HI-Diffが最先端の手法より優れていることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T12:18:20Z)
• ADIR: Adaptive Diffusion for Image Reconstruction [46.838084286784195]
  本研究では,拡散モデルによる事前学習を利用した条件付きサンプリング手法を提案する。 次に、事前学習した拡散分極ネットワークを入力に適応させる新しいアプローチと組み合わせる。 画像再構成手法の適応拡散は,超高解像度,デブロアリング,テキストベースの編集タスクにおいて,大幅な改善が達成されていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-06T18:39:58Z)
• High-Perceptual Quality JPEG Decoding via Posterior Sampling [13.238373528922194]
  JPEGアーチファクト修正のための異なるパラダイムを提案する。 我々は、圧縮された入力と整合しながら、シャープで詳細で視覚的に再構成された画像を得ることを目指している。 我々のソリューションは、完全な整合性のある入力に対して、多種多様な可塑性かつ高速な再構成を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-21T19:47:59Z)
• JPEG Artifact Correction using Denoising Diffusion Restoration Models [110.1244240726802]
  本稿では,DDRM(Denoising Diffusion Restoration Models)に基づいて,非線形逆問題の解法を提案する。 我々は、DDRMで使用される擬逆演算子を活用し、この概念を他の測度演算子に一般化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-23T23:47:00Z)
• Deblurring via Stochastic Refinement [85.42730934561101]
  条件付き拡散モデルに基づくブラインドデブロアリングのための代替フレームワークを提案する。 提案手法は,PSNRなどの歪み指標の点で競合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-05T04:36:09Z)
• Deep Variational Network Toward Blind Image Restoration [60.45350399661175]
  ブラインド画像復元はコンピュータビジョンでは一般的だが難しい問題である。 両利点を両立させることを目的として,新しいブラインド画像復元手法を提案する。 画像デノイングと超解像という2つの典型的なブラインド赤外線タスクの実験により,提案手法が現状よりも優れた性能を達成できることが実証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-25T03:30:53Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。